SSD在AI发展中的关键作用：从高速缓存到数据湖-2

二、大规模长期存储数据湖

1. 大规模数据集：

• • AI应用需要处理大量的数据，这些数据可能来自多个来源，包括图像、视频、文本、音频等。为了有效地管理这些数据，组织通常将其存储在大型的数据湖中。

1. 容量扩展：

• • 由于数据集的不断增长，企业级SSD必须提供大容量存储选项，并且能够轻松扩展以满足未来的需求。全闪存阵列（All-Flash Arrays, AFA）和超融合基础设施（Hyperconverged Infrastructure, HCI）都是应对这一挑战的有效解决方案。

    

1. 可靠性与持久性：

• • 存储系统必须保证数据的完整性和可用性。通过使用RAID（Redundant Array of Independent Disks）、纠删码和其他数据保护机制，企业级SSD确保了数据的可靠存储。

三、趋势与展望

1. 智能存储：

   未来的SSD可能会集成更多的智能化功能，例如基于机器学习的预测性维护、自适应错误纠正以及自动数据优化等。

   

2. 下一代接口与协议

PCIe 5.0/6.0标准将进一步提升SSD的性能，同时新的存储协议如Compute Express Link (CXL) 将使得CPU、GPU和内存之间的通信更为高效。

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